#許多人預測圖形資料庫將成為2022年的秘密武器。 IDC研究副總裁Carl Olofson預計，從今年開始，未來10年圖形資料庫的使用量將成長600%。在分析師Dave Vellante撰寫的一篇文章中，總結瞭如何利用典型的關係資料庫的用途及其局限之處： 「使用關聯式資料庫，你可以(找到關係，看看鏈有多少層)，但這需要大量程式設計。事實上，你幾乎可以使用關聯式資料庫完成上述任何事情，但問題是，你必須對其進行程式設計。每當你要程式設計時，就意味著你無法追蹤它，無法定義它。就功能而言，你無法發布它，而且隨著時間的推移，維護它真的非常困難。」
在圖形資料庫中，使用者可以克服關係資料庫的常見限制，因為它的設計意圖是提供豐富的關係分析和上下文映射。由於它們實際上是一個各種類型資料的視覺化網絡，可用於追蹤資料中的連接，這樣公司就可以獲得所有資料、文件等的整體概覽。
雖然知識圖譜很受歡迎，以適應2022年的資料管理趨勢，但知識圖譜通常描述起來有點複雜，有時會讓一般使用者感到不快。資料科學家正呼籲越來越多的人來傳授知識圖譜是什麼以及是如何運作的，以便更多的公司可以採用它們並從中獲益。知識圖譜是什麼?它有什麼好處?對於初學者來說，它們提供了一種非常聰明的方式，例如：在資料點之間建立豐富的聯繫；定義資料物件的概念及其屬性，以便容易地搜尋它們；合併豎井資料結構，使資料可以在一個地方存取；透過自然語言處理(NLP)解釋非結構化文本，使其具有可操作性。
雖然知識圖譜看起來複雜，但它實際上談論的是組成它的數據，透過知識圖譜可以讓資訊以人們自然思考和提問的方式儲存。例如：莉莉是一個人，她對達文西很感興趣，達文西畫了蒙娜麗莎，蒙娜麗莎在巴黎的羅浮宮，詹姆斯住在那裡，詹姆斯是莉莉的朋友。我們繞了一圈，很容易理解它，因為我們遵循了數據點的方向，從而追蹤了圖的關係。對於追蹤客戶的採購歷史、供應鏈操作、人力資源員工架構等公司數據，情況也是如此。
知識圖譜有助於充實非結構化數據，資料管理者將繼續將非結構化資料作為資產優先考慮，這是一件好事。在過去，公司忽略了他們的非結構化數據，因為它太繁瑣，難以處理和從中獲得見解，現在人們把它視為一個分析數據不同方面的機會。
語義人工智慧幫助我們更好地解讀非結構化數據，因為它將機器學習和NLP技術與知識圖譜相結合，使演算法不僅能夠處理單詞，而且能夠理解潛在的概念及其上下文，從而更好地分析文本。換句話說，語意AI將告訴計算機，一份汽車採購市場文件是關於豪華汽車品牌Jaguar的，而不是關於叢林動物Jaguar的。
非結構化資料無所不在，因此使用一款能夠從數百頁中提取相關術語並從中獲取有用資訊的軟體，將會符合使用者的最大利益。
2022年的另一個資料管理趨勢是將內容管理置於數據策略的前沿。如果人們開始關心他們的非結構化數據，那麼他們自然也會關心內容管理系統(CMS)是如何運作的。
除了基於文字的內容所帶來的典型問題(如上面所述的語言歧義)之外，使用它的一個主要缺點是，如果沒有正確地管理和標記內容，就會變得非常難以處理內容。搜尋特定內容非常繁瑣，這就是為什麼需要自動分類和文件標記來提高典型CMS精準搜尋的能力。
Gartner將智慧文件處理(IDP)定位為未來幾年的必要實踐，因為它能夠捕獲、消化並將複雜的文件重新處理為可行的數據，而NLP和知識圖譜將被廣泛應用於此功能。
使用語意作為資料管理策略的一個較大優勢是，它優先使用元資料。簡單地說，元數據是提供關於其他數據的資訊的數據。例如：小說可以透過體裁、作者、平裝與精裝、出版公司和版權日期來描述，這些都是各種形式的元資料的例子。
分類法、概念標籤和知識圖譜很好地促進了元資料的建立和維護，這對資料治理非常重要。資料治理是一種基於內部資料標準和策略定義如何處理資料的框架，在資料管理社群中備受青睞。
在對今年趨勢的預測中，Dataversity聲稱「資料安全、資料審計和資料品質變得越來越複雜。因此，組織正在開發更全面的資料治理策略」
除了幫助遵守法規和業務需求外，資料治理還有助於評估資料來源中變更的影響。透過建立標準化的資料模型，安全和風險專業人員可以根據風險和安全需求對資料進行分類，從而提前應對潛在問題。
企業將越來越依賴語意人工智慧來滿足他們的需求，特別是在非結構化資料和修復資料豎井方面。
圖資料庫和語意人工智慧被證明是收集、管理和獲取資料的高效能方法，以至於它們不僅將在2022年成為資料管理的趨勢，而且將在未來許多年成為主流。
以上是語意人工智慧和資料管理領域的五大趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
